问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：
- 日线价格低于16元
- 换手率大于100%
- 上月
- 股价高点不高于9.48元
- 不包括新股和次新股
选股逻辑分析
这个逻辑主要是基于股票的日线价格、换手率以及最近一个月的表现来筛选出符合条件的股票。如果某只股票的价格低于16元，且在过去的一个月中换手率超过100%，那么它就有可能成为我们关注的目标。同时，我们还会排除那些股价已经处于高位，或者最近一个月表现不佳的股票。
有何风险？
首先，这种逻辑可能会导致我们错过一些潜在的投资机会。因为在某些情况下，即使一只股票的日线价格低于16元，但其换手率并不高，而且在过去的一个月中表现出色，那么这只股票也可能是值得投资的。其次，这种逻辑可能会让我们忽视掉一些重要的信息。例如，我们可能会忽略掉一只股票的基本面情况，而仅仅依赖于其技术指标。
如何优化？
为了优化这种逻辑，我们可以考虑引入更多的因素。例如，我们可以将换手率作为一个权重因子，让换手率更高的股票得到更高的权重；我们也可以考虑加入基本面因素，如公司的财务状况、行业地位等。此外，我们还可以通过回测等方式，验证这种逻辑的有效性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑可以表达为：
def my_Stock_Selector(data):
# 筛选出日线价格低于16元，换手率大于100%的股票
select = data[data['close'] < 16]
# 排除已经股价达到高点（即过去一个月的最高价格）的股票
select = select[select['high'] <= data['high'].shift(1)]
# 排除新股和次新股
select = select[select['上市日期'] != '2023']
return select
常见问题
- 为什么排除了新股和次新股？
答：由于新股和次新股往往缺乏历史数据，因此我们无法根据它们的历史表现来做出有效的投资决策。 - 是否可以通过调整参数来改变选股逻辑？
答：是的，我们可以通过调整参数来改变选股逻辑。例如，我们可以通过改变日线价格的标准
如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。